Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

GPT-5.4 Nano (medium) vs GPT-5.6 Luna (medium)

Skor rata-rata hampir imbang di 7.5 vs 7.6. GPT-5.4 Nano (medium) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.138 vs $0.352. GPT-5.6 Luna (medium) lebih cepat di 7.28s vs 13.24s, dengan tingkat keberhasilan 65.2% vs 65.2%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-07-25

Peringkat
#61
Total token output
97,122
Waktu respons (rata-rata)
13.24s
Total Biaya
$0.138
Peringkat
#57
Total token output
43,679
Waktu respons (rata-rata)
7.28s
Total Biaya
$0.352
Model yang direkomendasikan GPT-5.4 Nano (medium)

It has the best score here (7.5), while costing about 2.5x less than GPT-5.6 Luna (medium).

Perbandingan terperinci

Metrik GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano medium Rilis: 2026-03-17 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium Rilis: 2026-07-09
Skor 7.5 7.6
Peringkat #61 #57
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 8.5 9.6
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 65.2% 65.2%
Tes tidak stabil 4 1
Total Run 66 66
Biaya per hasil 1.150 2.513
Total Biaya $0.138 $0.352
Harga input $0.200 / 1M $1.000 / 1M
Harga output $1.250 / 1M $6.000 / 1M
Total token input 82,819 89,676
Token output 7,100 5,699
Token penalaran 90,022 37,980
Waktu respons (rata-rata) 13.24s 7.28s
Waktu respons (maks) 94.06s 29.85s
Waktu respons (total) 291.33s 160.27s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#61 GPT-5.4 Nano

medium
Biaya
$0.007
Waktu
24.6s
Token
4,943 tok

#57 GPT-5.6 Luna

medium
Biaya
$0.014
Waktu
14.6s
Token
2,362 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
GPT-5.4 Nano 6.1 4.7 66.7% 2 19.12s 7,305 516 20,778
GPT-5.6 Luna 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan